1. Introdução

Depois de escolhida a unidade de análise, um novo desafio se apresenta: nem sempre é possível ou necessário trabalhar com todos os casos que compõem o universo da pesquisa. Este módulo é voltado a capacitar os estudantes a compreender a diferença entre pesquisa censitária e amostral, os limites de uma pesquisa amostral e a calcular uma amostra adequada.

Além do aspecto técnico do cálculo amostral, este módulo também discute os riscos de interpretação: dados brutos raramente "falam por si", e o enquadramento estatístico cumpre um papel decisivo na construção do argumento. Vieses de medição, seleção e comunicação podem distorcer conclusões mesmo quando o tratamento estatístico é tecnicamente correto, por isso a leitura de Spiegelhalter insiste tanto no julgamento crítico quanto no cálculo.

Os objetivos deste módulo são:

Compreender a distinção entre estratégias censitárias e amostrais;
Desenvolver a competência de calcular tamanhos de amostras;
Entender que tipos de inferência são possíveis a partir dos seus dados;
Reconhecer os principais vieses que podem comprometer a validade de uma pesquisa amostral.

2. Estudo

2.1 Leitura Obrigatória

Costa, Alexandre; Amorim, Leonardo (2020). Estatística instrumental: entre amostras e populações.
1. Em que situações faz sentido trabalhar com uma amostra em vez de levantar toda a população?
2. Qual a diferença entre parâmetros populacionais e estimativas amostrais?
3. Que fatores determinam se um tamanho de amostra é suficiente para sustentar as conclusões de um estudo?

Spiegelhalter, David. A arte da estatística: como aprender a partir de dados. São Paulo: Zahar.
1. Por que dados brutos raramente "falam por si" e que papel o enquadramento estatístico cumpre na construção do argumento?
2. Como vieses de medição, seleção e comunicação podem distorcer conclusões, mesmo quando o tratamento estatístico é tecnicamente correto?

2.2 Leitura Sugerida

Costa, Alexandre. Amorim, Leonardo (2021). Estatística instrumental: teste de hipóteses.
1. Qual é a lógica de um teste de hipóteses e por que ele não permite concluir que uma hipótese é verdadeira?
2. Em que circunstâncias um resultado estatisticamente significativo pode não ter relevância prática para a pergunta de pesquisa?

Costa, Alexandre; Amorim, Leonardo (2021). Estatística Instrumental: Análise Bivariada.
1. Que tipos de relação entre duas variáveis a análise bivariada consegue identificar?
2. Como a escolha do método bivariado depende das características das variáveis envolvidas (categóricas ou numéricas)?

2.3 Leitura complementar

Leituras de aprofundamento. Algumas delas serão retomadas como leitura obrigatória ou sugerida em módulos futuros.

2.4 Trabalhos científicos

Os seguintes trabalhos são interessantes como referência porque se utilizam de metodologias quantitativas aplicadas a contextos jurídicos.

Hartman, Ivar e outros. O Impacto No Sistema Prisional Brasileiro Da Mudança De Entendimento Do Supremo Tribunal Federal Sobre Execução Da Pena Antes Do Trânsito em Julgado no HC 126.292/Sp - Um Estudo Empírico Quantitativo.
Struchiner, Noel; Hannikainen, Ivar; Almeida, Guilherme. An Experimental Guide to Vehicles in the Park. Judgment and Decision Making, v. 15, n. 3.

3. Atividades